并行總線PATA從設計至今已快20年歷史，如今它的缺陷已經嚴重阻礙了系統性能的進一步提高，已被串行ATA(Serial ATA)即SATA總線所取代。SATA作為新一代磁盤接口總線，采用點對點方式進行數據傳輸，內置數據/命令校驗單元，支持熱插拔，具有150MB/s(SATA1.0)或300MB/s(SATA2.0)的傳輸速度。目前SATA已在存儲領域廣泛應用，但國內尚無獨立研發的面向FPGA的SATAIP CORE，在這樣的條件下設計面向FPGA應用的SATA IP CORE具有重要的意義。 本論文對協議進行了詳細的分析，建立了SATA IP CORE的層次結構，將設備端SATA IP CORE劃分成應用層、傳輸層、鏈路層和物理層；介紹了實現該IPCORE所選擇的開發工具、開發語言和所選用的芯片；在此基礎上著重闡述協議IP CORE的設計，并對各個部分的設計予以分別闡述，并編碼實現；最后進行綜合和測試。 采用FPGA集成硬核RocketIo MGT(RocketIo Multi-Gigabit Transceiver)實現了1.5Gbps的串行傳輸鏈路；設計滿足協議需求、適合FPGA設計的并行結構，實現了多狀態機的協同工作：在高速設計中，使用了流水線方法進行并行設計，以提高速度，考慮到系統不同部分復雜度的不同，設計采用部分流水線結構；采用在線邏輯分析儀Chipscope Pro與SATA總線分析儀進行片上調試與測試，使得調試工作方便快捷、測試數據準確；嚴格按照SATA1.0a協議實現了SATA設備端IP CORE的設計。 最終測試數據表明，本論文設計的基于FPGA的SATA IP CORE滿足協議需求。設計中的SATA IP CORE具有使用方便、集成度高、成本低等優點，在固態電子硬盤SSD(Solid-State Disk)開發中應用本設計，將使開發變得方便快捷，更能夠適應市場需求。
隨著計算機科學在人機交互領域的極大發展，作為人臉信息處理中的一項關鍵技術，人臉檢測現在已經成為模式識別，計算機視覺和人機交互領域不可缺少的一部分。但是，人臉檢測算法存在計算量大、速度慢等缺點。軟件實現方式無法達到實時處理要求，而現有的硬件實現需要占用大量硬件資源。 本文針對現有人臉檢測硬件實現的缺點，通過對Adaboost算法和現有硬件結構的分析，提出了雙流水線硬件檢測架構：掃描窗口流水線、特征向量流水線。并在Vertex-II Pro FPGA平臺驗證成功，達到實時檢測的標準。具體工作和創新點包括如下幾點： 介紹了人臉檢測的原理以及人臉檢測經典算法。其中，詳細介紹了Adaboost算法。 對現有的結構進行詳細分析。指出現有各架構的缺點，即資源占用多，檢測速度慢。針對這兩個問題，本文提出了一個適合嵌入式應用的掃描窗口、特征向量雙流水線檢測硬件架構，詳細說明了該架構的工作原理，并在該架構基礎上，通過加入預測加載技術，進一步提高檢測速度。隨后，采用存儲器訪問效率，架構內部存儲單元大小，檢測時間長短，運算單元數量四個標準，詳細比較了新架構和現有架構的差別，顯示出新架構的優勢。 基于提出的架構，給出了Adaboost人臉檢測系統的VLSI實現方案。本文中，采用自頂向下的設計方法將人臉檢測系統分成若干個子模塊，然后對每個子模塊進行詳細的設計和說明，給出了每個子模塊的硬件架構、狀態轉換以及verilog實現后的仿真波形。 采用Xilinx公司的VII Pro FPGA開發板完成人臉檢測系統的硬件驗證。FPGA驗證結果表明對于QCIF分辨率的視頻圖像，人臉檢測系統能夠達到50fps的檢測速度，滿足實時檢測的要求。
